引言

从本章开始，我们将踏上 从零实现基于大语言模型的智能体(Agent) 的学习之旅。大模型能力在飞速发展，但真正能驾驭智能体的人依然很少。

市面上的 AI Agent 框架琳琅满目，功能越来越花哨：CoT 推理、ReAct 工具调用、ReWOO 外显规划、Plan & Execute 任务拆解、Reflection 自我修正、RAG 检索增强、MCP 工具协议、A2A 多智能体协作……

每种方法听起来都很强大，但如果你不亲自实现一遍，你永远不会真正理解它们为什么有效，也无法发现潜在缺陷。框架可以替你跑，但框架无法替你理解。而理解，是构建不崩溃、可控、可解释、可扩展智能体系统的唯一途径。

本章目标非常清晰：理解智能体的本质，并明确为什么必须从零实现一套底层逻辑。我们不会直接使用现成框架，而是从最基础的机制拆解，让你掌握 Agent 的核心原理。

Agent 的本质

一个现代智能体至少包含四个核心能力：

1. 推理链（Reasoning）

   • 模型如何从输入信息生成可解释的决策步骤
   • CoT、Self-Consistency、Tree-of-Thought 等模式的底层原理

2. 工具调用（Tooling）

   • Agent 能够与外部系统交互，而不仅仅是生成文本
   • ReAct、ReWOO、Plan & Execute 的工具接口设计

3. 记忆（Memory）

   • 短期上下文管理与长期记忆存储
   • RAG 检索增强、MemoryManager 的作用

4. 规划（Planning）

   • 将复杂任务拆解成子任务并协调执行
   • Plan-and-Execute、MCP、多 Agent 协作的核心逻辑

这四者相互作用，共同决定了智能体的能力和稳定性。

现成框架的问题与局限

市面上常用的框架，如 LangChain、AutoGPT，虽然降低了入门门槛，从学习角度涞水，存在几个问题：

• 黑箱设计：推理链和工具调用逻辑被封装，难以理解每一步生成原因
• 可控性低：遇到任务失败或工具调用错误时，缺乏灵活干预手段
• 扩展性受限：框架内置模式固定，难以组合新的推理或工具调用策略
• 调试困难：框架崩溃时，开发者无法快速定位问题

这些问题说明，如果你想真正驾驭智能体，必须掌握底层实现。

为什么必须掌握底层实现

从零实现智能体的价值在于：

• 理解交互逻辑：不同 Agent 模式之间如何组合、互补
• 发现弱点：知道模型可能出错的场景，并设计防护机制
• 自由定制：根据业务需求改写 Agent 架构，而不受框架限制
• 调试能力：能够 debug 智能体，而不仅仅祈祷它别崩

当你亲手实现每一个模式时，会产生一种“黑箱变白箱”的认知体验：你知道每一步为什么生成、如何操作、如何修正。

Prompt 工程 ≠ Agent 工程

很多人认为，只要提示词写得好，就能构建智能体。但实际上：

• Prompt 只解决输入输出的局部逻辑
• Agent 的核心是循环、状态、工具、记忆和规划
• 仅靠 prompt 很难实现多轮推理、动态工具调用或复杂任务拆解

因此，Agent 工程比 Prompt 工程更复杂，但理解它是构建可控智能体的关键。

教程整体目标与最终效果

本教程最终目标：

• 从零实现完整智能体体系：推理、工具、记忆、规划、协作
• 掌握核心 Agent 模式：CoT、ReAct、ReWOO、Plan & Execute、Reflection、RAG、MCP、A2A
• 提升工程能力：可控、高效、可解释、可扩展的智能体系统
• 理论到实践闭环：每章都有可运行示例，让你学完即可动手

做过的人都知道：当你第一次亲手搭出能自主思考、规划、调用工具、总结反馈的 Agent，那种掌控感远超过任何现成框架。